算子级血缘，即算子级血缘解析技术，是由国内 Data Fabric 架构理念实践者与引领者 Aloudata 大应科技自研的继表级血缘、列级血缘之后的第三代数据血缘解析技术。Aloudata 也是全球首家研发和掌握该技术的公司。
从技术层面深入剖析，算子级血缘技术通过深入解析数据处理逻辑，实现了对字段间复杂运算关系的精确捕捉。这种技术超越了表级和列级血缘解析，将数据血缘解析达到算子级别，能够提供更为精细和准确的数据血缘信息。
基于这一技术，Aloudata 打造了主动元数据平台——Aloudata BIG平台，能够帮助企业自动构建一张全面、准确、精细、实时的算子级数据血缘图谱。这张图谱详细记录了数据从产生、采集、加工、处理、流转到消费的每一个环节，包括数据在哪些任务中进行了哪些操作、数据字段间的依赖关系以及数据流转的路径等。这为数据追踪、问题溯源和变更影响分析等提供了坚实的基础，使得企业能够更准确地理解数据的来源、去向和变化过程。
在数据资产管理方面，Aloudata BIG平台凭借强大的算子级血缘解析能力，帮助企业实现了对数据资产的全面盘点和精准化管理。借助于算子级血缘，可帮助企业实现以可视化的方式展示资产与资产之间的元数据血缘关系，只需要简单的点选操作，无需通过脚本代码逐一分析，即可轻松理解资产直接血缘和间接血缘，进而可以快速厘清全域指标口径，明确每个指标的计算方法和数据来源；盘清主数据模型，了解数据之间的关系和层次结构；准确识别隐私敏感数据，确保数据的合规性和安全性。
基于算子级血缘的全链路精准溯源和影响分析能力，Aloudata BIG还支持对全域数据资产进行实时分类打标，实施分类分级的数据资产管理策略，让企业将任意一处的数据资产标签完整地打标传递给上下游，从而通过数据标签重构数据目录的生成和消费，并自动实现数据目录的动态持续保鲜。这有助于企业更好地理解和利用数据资产，提升数据资产的利用效率和安全性。
在数据质量管控方面，Aloudata BIG平台通过实时监控数据在业务链条中的上下游依赖关系，能够及时发现并解决数据质量问题。一旦数据出现异常或错误，企业可以基于算子级血缘快速追溯全链路所有历史变更，定位问题根因，并采取相应的措施进行修复。Aloudata BIG 平台还支持主动模型治理、自动识别重复数据资产、DataOps 研发提效等场景，帮助企业
Aloudata BIG 平台还支持主动模型治理，确保数据分析模型始终保持最新且高效运行，有效避免模型老化或失效的风险；同时能够自动识别重复的数据资产，提供治理建议，极大地节省了企业处理冗余数据的时间与资源，提升了数据质量与可用性等。简而言之，Aloudata BIG 平台全方位助力企业实现数据治理的智能化与自动化，为企业决策提供更加精准、实时的数据支持，推动业务增长与创新。
在 Aloudata 提供的算子级血缘和 Aloudata BIG 主动元数据平台的支持下，招商银行将现有血缘图谱升级为算子级血缘图谱，实现 99% 的血缘解析准确率，实现元数据应用智能化、链路保障自动化和架构治理长效化；杭州银行实现近百万张数据资产表、数十万个数据处理任务脚本，上百个分析应用的统一纳管，打通跨平台血缘链路，数据资产管理效率百倍提升，数据治理成本节约 50%。点击了解更多：
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